Il machine learning consente di utilizzare i dati del passato per prevedere i risultati futuri. AutoML Tables fornisce previsioni per problemi di regressione o classificazione. Capire il tipo di problema che stai risolvendo (e ciò che vuoi prevedere) ti aiuta a creare un set di dati efficace.
Problemi di regressione
Un modello di regressione prevede un valore numerico. Alcuni esempi di problemi di regressione includono la vendita di una casa o la spesa di un determinato consumatore per un sito web nel mese successivo.
Un modello di regressione ha una colonna di destinazione di tipo Numerico.
Problemi di classificazione
Un modello di classificazione prevede una categoria da un numero discreto e fisso di categorie possibili. Alcuni esempi di problemi di classificazione includono se un'email è spam o meno o il tipo di corsi a cui uno studente potrebbe essere interessato. Se il valore della colonna target può essere una o più opzioni, esiste un problema di classificazione multiclasse.
Un modello di classificazione ha una colonna di destinazione di categoria.